[发明专利]基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法

摘要

本发明公开了一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，主要解决基于CPU架构的自适应杂波对消处理速度受限于硬件平台和对消处理难于实现并行的问题。其实现步骤为：在CPU主机端对杂波对消的参数进行初始化，并把用于杂波对消的数据传输至图形处理器GPU显存中；将递归最小二乘RLS杂波对消处理中涉及到的矩阵相乘、矩形相减、规约求和等运算，调度到GPU硬件平台上并行执行，得到杂波对消后的数据；将对消处理后的数据传输至主机端内存中，由CPU负责后续的数据处理工作。本发明具有硬件平台搭建简单、稳定性好、加速性能好、扩展性强、易于开发的优点，可用于缩短实际工程中杂波对消处理的时间。

主权项

1.一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法，包括如下步骤：(1)在CPU主机端对递归最小二乘RLS滤波器的参数进行初始化：(1a)将雷达目标信号、杂波信号和噪声信号作为自适应递归最小二乘RLS滤波器主通道的接收信号sig；将杂波信号和噪声信号作为自适应递归最小二乘RLS滤波器辅助通道的接收信号ref，这两种信号sig、ref的数据长度S根据接收信号的采样率设定，并根据杂波强度设定杂波对消阶数L；(1b)在CPU主机端分配杂波对消所需的内存、显存资源；(1c)设置递归最小二乘RLS的遗忘因子λ，0＜λ＜1；(1d)设递归最小二乘RLS杂波对消起始时刻k为1；(1e)设杂波对消权向量w的初始值为：w_L×1＝[00...00]_L×1；(1f)设递归最小二乘RLS杂波对消起始时刻误差信号ε＝sig；(1g)在CPU主机端构造杂波对消起始时刻的协方差矩阵：P_L×L＝E_L×L/δ，其中，E为L阶单位方阵，δ为常数，取值为0.05；(1h)在CPU主机端，把主通道信号sig、辅助通道信号ref的数据加载到CPU内存中；(2)在CPU主机端启动杂波对消工作线程；(3)选择能支持计算统一设备架构CUDA的图形处理器GPU，并将该图形处理器GPU与杂波对消线程进行连接；(4)把CPU主机端内存中的主通道信号sig、辅助通道信号ref、误差信号ε、协方差矩阵P_L×L、杂波对消初始权向量w_L×1传输至图形处理器GPU的设备端显存中；(5)在图形处理器GPU的设备端进行递归最小二乘RLS杂波对消处理：(5a)在图形处理器GPU设备端上，获取k时刻的主通道信号和辅助通道信号：(5a1)在图形处理器GPU的设备端上，加载k时刻的主通道信号sig_k+L-1；(5a2)在图形处理器GPU的设备端上，加载k时刻辅助通道信号ref_k+L-1，并向前滑动L个时间单元，记为参考输入信号x_k，即：x_k＝ref[kk+1...k+L-1]_L×1；(5b)在图形处理器GPU的设备端调用内核函数计算中间矩阵：其中代表k时刻的协方差矩阵，H代表共轭转置；(5c)在图形处理器GPU设备端调用内核函数，更新k时刻的误差信号ε_k+L-1和k+1时刻的杂波对消权向量w_L×1；(5d)在图形处理器GPU设备端调用内核函数，更新k+1时刻的协方差矩阵P_L×L；(5e)在CPU主机端更新时刻值：k＝k+1；(6)重复迭代步骤(5a)～(5e)共S-L+1次，在图形处理器GPU设备端上，得到杂波对消后的误差信号ε；(7)把杂波对消后的误差信号ε传输至CPU主机端的内存并保存；(8)在CPU主机端上释放进行杂波对消所分配的内存、显存资源。